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Enregistrement W2937864594

Detecting change in disturbed areas in Grasslands National Park using remote sensing techniques

2005· article· en· W2937864594 sur OpenAlexfundno aff
S. C. Black, Xian Guo, John Wilmshurst, Robert Sissons

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRemote-Sensing Image Classification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésRemote sensingNational parkGeographyChange detectionEnvironmental scienceEnvironmental resource managementForestryArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grasslands National Park was established in 1984, when it began to acquire land from local land owners as it became available for sale. One of the purposes of this park was to create an area where native prairie can be restored and conserved. Because the park is concerned with creating a natural prairie ecosystem, the extent and spread of introduced species (disturbed areas), is of interest. In response to this interest, the first objective of this project is to analyze the spatial distribution of change between 1984 and 2001 in \ndisturbed areas within the West Block of Grasslands National Park using remote sensing techniques. The second objective is to evaluate which vegetation indices were best suited to map vegetation change between 1984 and 2001. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) and Simple Ratio (SR) were calculated for both the 1984 and 2001 satellite data, and then each of the vegetation index images were subtracted from one another to reveal the change that had occurred between the two dates. Results showed that the species Summer-cypress was often associated with negative change; while Smooth Brome was possibly associated with areas of positive change, particularly in the north-east corner of the park where the Frenchman River crosses the park boundaries. It was found that NDVI was the best vegetation index to map change in disturbed areas of Grasslands National Park in valleys and high moisture areas, while the SAVI was best suited for dry, upland areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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